验证代码
使用Python去除图像中的噪声和干扰
Img.py处理验证码，干燥验证码，分割
Crack.py解密验证码，获得验证码数据
该程序在Python3.5版本上运行。 不是Python3。 请更新Python版本或更改代码。
缺少的模块请自行下载。 所需的模块可以直接用pip install模块名称直接下载
初始化程序、
如果没有测试图像，可以通过执行GetImgCode方法获取图像，然后自定义并下载验证码地址
简单的干扰线消除效果还不错，但干扰线还能去干净
但有几条干扰线离开得太远，出现了问题8
这里通过生成数据模型，用python图形算法获取最近邻图像的值，但数据不太准确。 如果你们在工作中需要的话，首先需要消除干扰线，训练谷歌的Tesseract OCR获取更准确的数据，训练Tesseract OCR的时候，需要人工辅助。 如果你是dddxrk的话，可以写脚本自动辅助
下面是我的测试图
可见，最后一张上增加了一个8。 这是噪音线的关系，去除得不太干净。 这里我识别的方法是将获取的数据和我的数据模型中的数据匹配，找到最邻近的值。 比较图上有一个小点。 我这边的模型里有数字8。 但是，对于这样的问题，如果通过Tesseract OCR训练进行识别的话